[發明專利]一種數據標注方法、裝置、計算機設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110355021.5
• 申請日: 2021-03-31
• 公開（公告）號: CN112990200A
• 公開（公告）日: 2021-06-18
• 發明（設計）人: 索傳哲;王哲
• 申請（專利權）人: 上海商湯臨港智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京中知恒瑞知識產權代理事務所(普通合伙) 11889
• 代理人: 吳迪

1.一種數據標注方法，其特征在于，包括：

獲取第一雷達和第二雷達針對同一場景同步采集的第一點云數據和第二點云數據；

基于訓練好的第一神經網絡確定所述第一點云數據的目標檢測結果；其中，第一神經網絡利用所述第一雷達采集的樣本點云訓練得到；

基于所述第一雷達和所述第二雷達之間的相對位置關系、以及所述第一點云數據的目標檢測結果，確定所述第二點云數據對應的標注結果。

2.根據權利要求1所述方法，其特征在于，所述第一點云數據的目標檢測結果，包括：針對至少一個候選物體的檢測信息、以及每個候選物體的檢測信息對應的置信度信息；

其中，所述檢測信息包括：

包含所述候選物體的檢測框的第一位置信息和所述候選物體的屬性信息。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述候選物體的屬性信息包括以下信息中的至少一種：

候選物體的類型信息、尺寸、位置、朝向。

4.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一雷達和所述第二雷達之間的相對位置關系、以及所述第一點云數據的目標檢測結果，確定所述第二點云數據對應的標注結果，包括：

基于所述第一點云數據的目標檢測結果中每個候選物體的檢測信息對應的置信度信息，和預設的置信度閾值，從所述目標檢測結果包含的針對至少一個候選物體的檢測信息中，篩選出目標物體的檢測信息；

基于所述目標物體的檢測信息、所述目標物體的屬性信息、以及所述相對位置關系，確定所述第二點云數據對應的標注結果。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一點云數據的目標檢測結果中每個候選物體的檢測信息對應的置信度信息，和預設的置信度閾值，從所述目標檢測結果包含的針對至少一個候選物體的檢測信息中，篩選出目標物體的檢測信息，包括：

基于所述第一點云數據的目標檢測結果中每個候選物體的檢測信息對應的置信度信息，以及每種候選物體對應的預設的置信度閾值，從所述目標檢測結果包含的針對至少一個候選物體的檢測信息中，篩選出目標物體的檢測信息。

6.根據權利要求4或5所述的方法，其特征在于，所述基于所述目標物體的檢測信息、所述目標物體的屬性信息、以及所述相對位置關系，確定所述第二點云數據對應的標注結果，包括：

基于所述相對位置關系，將包含所述目標物體的檢測框的第一位置信息由所述第一雷達對應的第一坐標系，轉換至所述第二雷達對應的第二坐標系中，得到包含所述目標物體的檢測框的第二位置信息；以及

在所述目標物體的屬性信息包括位置和朝向中的任一信息的情況下，基于所述相對位置關系，將所述目標物體的屬性信息由所述第一坐標系轉換至所述第二坐標系中；

基于包含所述目標物體的檢測框的第二位置信息、以及轉換后的所述目標物體的屬性信息，確定所述第二點云數據對應的標注結果。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于包含所述目標物體的檢測框的第二位置信息、以及轉換后的所述目標物體的屬性信息，確定所述第二點云數據對應的標注結果，包括：

基于包含所述目標物體的檢測框的第二位置信息，確定所述第二點云數據中，落入各個檢測框內的雷達掃描點的個數；

基于落入各個檢測框內的雷達掃描點的個數，從包含所述目標物體的檢測框中，篩選出目標檢測框；

將所述目標檢測框的位置信息、以及所述目標檢測框內包含的目標物體的屬性信息，確定為所述第二點云數據對應的標注結果。

8.根據權利要求1～7任一所述的方法，其特征在于，所述第二點云數據對應的標注結果，用于對待訓練的第二神經網絡進行訓練，所述第二神經網絡用于對所述第二雷達采集的點云數據進行目標物體檢測；

基于以下步驟對待訓練的所述第二神經網絡進行訓練：

將所述第二點云數據輸入至待訓練的所述第二神經網絡，得到所述第二點云數據對應的目標檢測結果；

基于所述第二點云數據對應的目標檢測結果、以及所述第二點云數據對應的標注結果，對待訓練的所述第二神經網絡進行訓練。